在 3 月 5 日召开的重要会议上 , 相关规划明确指出 , 将持续推进 " 人工智能 +" 行动 , 进一步把数字技术同制造领域既有优势、庞大市场优势更高效地融合 , 大力推动大模型在各领域的广泛应用 。

随着大模型在金融场景的应用日益广泛 , 大模型正成为众多银行保险机构数字化转型的 " 新标配 "。

在业内人士看来 ,AI 大模型将显著提升银行保险业务的运营效率与客户体验 , 重塑金融服务模式 , 助力它们实现成本节约与效益提升的双重目标。

未来 , 银行保险机构能否在 AI 大模型时代构筑更强的业务竞争壁垒 , 很大程度取决于它们能否将业务数据通过 AI 大模型训练 , 转化成更强大的金融服务能力。

金融壹账通采用 " 开源大模型 + 智能体平台 " 双引擎驱动模式 , 推出自主研发的智能体平台并接入 DeepSeek、通义千问等开源大模型 , 一方面结合银行业务特点进行优化训练 , 令这些 AI 大模型在银行业务场景下的语义理解、逻辑推理、多轮交互等方面具备更强的适应性 ; 另一方面输出平安集团逾 30 年金融服务所沉淀的 " 业务价值 ", 助力银行保险机构在大模型时代构筑更强的业务竞争力。

业界专家指出 , 随着银行保险机构对 AI 大模型的应用需求日益旺盛 , 金融科技平台的角色正发生显著变化——它们不仅仅是金融科技产品与业务价值的 " 提供者 ", 更是提升金融机构业务核心竞争力的 " 赋能者 "。

银行保险落地大模型遭遇四大挑战 金融科技平台输出 AI 应用解决方案

近年来 ,AI 大模型正凭借强大的自然语言处理、数据分析与推理能力 , 重塑金融服务模式。

目前 , 大模型在智能投顾、财富管理、风险管理、客户服务等领域开始呈现强大的 " 变革力量 "。

在智能投顾领域 ,AI 大模型通过高效的信息检索与智能生成能力 , 实现从数据收集到分析报告生成的全流程自动化。

在财富管理领域 , AI 大模型可以更好协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介 , 不断升级财富管理服务能力。

在风险管理领域 , 大模型可以大幅提升金融机构在信贷风控、反洗钱等方面的潜在风险识别能力 , 进一步降低业务风险与提升业务合规性。

在客户服务领域 , 大模型可以实现多渠道的客户咨询自动化 , 协助坐席人员精准快速地响应客户的账户管理、投资产品咨询等金融服务需求。

但是 , 如何让 AI 大模型深度融合更多金融场景 , 全面提升业务处理、风控管理和客户服务的智能化水平 , 对银行保险机构都是一项新挑战。

在接入 AI 大模型后 , 银行保险机构在应用过程普遍遭遇四大挑战 : 一是在本地化部署 AI 大模型后 , 如何让 AI 大模型在银行业务场景下的语义理解、逻辑推理、多轮交互等方面具有更好的适应性 ; 二是如何妥善解决 AI 大模型的幻觉与话术合规性问题 ; 三是在增强大模型数据训练成效同时 , 如何让 AI 大模型更好地融入金融机构现有业务系统与业务流程 ; 四是在数据训练前 , 如何完善数据信息安全保护工作。

为了解决上述四项挑战 , 银行保险机构多管齐下 , 一是引入合规机器人技术 , 对 AI 大模型自动生成的内容话术进行 " 合规性 " 审核 , 逐步解决大模型 " 幻觉 " 与问题 ; 二是着手升级数据处理与数据分析架构 , 提升数据信息保护水准 ; 三是通过场景金融的 "AI 赋能 ", 直接将 AI 大模型 " 连通 " 业务系统与业务流程 , 作为优化业务流程与提升金融服务体验的重要抓手。

与此同时 , 金融科技平台也提供全面的解决方案。

金融壹账通自主研发的智能体平台一方面通过模型压缩与知识蒸馏技术 , 有效降低算力成本 , 为银行提供更具性价比的 AI 应用方案 , 另一方面采用模块化工具链 , 支持低代码开发 , 令金融机构更便捷地将 AI 大模型等技术融入现有业务系统和业务场景 , 提升整体开发和运营效率。

此前 , 金融壹账通研发了 " 数智银行一站式 AI 平台 ", 聚焦金融信息感知与认知技术 , 提升文本、图像、语音等多模态数据处理能力。目前 , 数智银行一站式 AI 平台已开放逾 300 项 AI 核心算法 API, 累计调用量超百亿次 , 支持 4000 多个金融业务场景 , 涵盖智能客服、智能风控、智能信贷等领域。

在业内人士看来 , 随着 AI 大模型在金融场景的应用日益广泛 , 未来大模型有望成为金融行业数字化转型的 " 新基建 "。因此 , 银行保险等金融机构可以引入金融科技平台的 AI 应用解决方案 , 更快更好地推动大模型技术与自身业务场景、业务系统深度融合 , 构筑大模型时代下的智能化金融服务核心竞争力。

" 数据 " 变身 " 业务价值 " 构筑大模型时代金融业务核心竞争力

随着 AI 大模型在金融场景的应用日益广泛 , 越来越多银行保险机构还注意到 , 在算力、算法差距日益缩小的情况下 , 数据正成为影响大模型应用成效的 " 关键因素 "。

所谓数据 , 不仅仅是银行保险机构的各类业务数据 , 还包括它们在业务经营过程所积累的业务经验与知识沉淀。这些数据通过 AI 大模型数据训练 , 可以进一步提升业务决策精准度与科学性 , 助力银行保险机构推进业务创新并获取更大市场份额。

在业内人士看来 , 大型银行保险机构在这方面具备较大的优势——由于大型银行保险机构客户数量庞大且业务数据丰富 , 完全可以通过 AI 大模型对海量业务数据进行训练 , 令其业务决策效率与业务机会洞察能力显著强于中小银行保险机构。对中小银行保险机构而言 , 若要缩小这方面的差距 , 一个行之有效的办法是引入外部业务经验与知识沉淀。

金融壹账通的智能体平台不仅提供 AI 应用解决方案 , 还输出平安集团逾 30 年金融服务所沉淀的 " 业务经验 " 与 " 知识沉淀 ", 为中小金融机构创造更大的业务价值 , 赋能它们取得更大的业务突破与更强的业务竞争力。

目前 , 金融壹账通的 AI 应用解决方案 + 业务价值输出 , 在众多金融场景取得显著成效。

在风险管理领域 , 金融壹账通依托平安集团丰富的金融风控实践 , 整合 RPA、OCR、NLP 等 AI 技术 , 推出智能资料审核产品 , 通过 AI 替代人工进行资料审核 , 助力金融机构在信贷管理、金融交易、跨境业务等场景提升作业效率与降低审核成本 , 达到提升风险管控的目标。

在财富管理领域 , 金融壹账通融合 AI 科技与平安集团财富管理业务运营经验 , 推出理财顾问助手。其结合检索增强生成技术 ( RAG ) , 能协助客户经理进行客户分析、市场解读和产品推荐 , 提升服务质量和精准度。目前这款产品在实际业务使用过程的问答准确率与话术生成内容有效性均超过 90%。

针对不同规模与发展阶段银行保险机构的大模型技术部署要求 , 金融壹账通的 AI 解决方案支持公有云、混合云与私有化部署 , 满足它们对数据隐私保护和合规性的要求。

在业内人士看来 , 随着数据在大模型研发应用过程的重要性日益突出 , 银行保险机构若能盘活海量业务数据与业务知识沉淀 , 有望在更多业务场景落地 " 智能体 ", 进一步提升金融服务智能化水准。

目前 , 银行保险机构对智能体的应用仍处于探索阶段。业界普遍认为 , 智能体将替代现有的金融机构 APP, 通过更智能化的用户交互界面 , 构筑 " 更懂用户 " 的智能化金融服务体系 , 令客户粘性与用户满意度 " 更上一层楼 "。

为了让 AI 智能体在金融场景获得更快更好应用 , 金融科技平台正在积极探索。

金融壹账通 " 智能体平台 " 已涵盖 Agent 智能体、Workflow 工作流、Plug-in 插件库、RAG 知识检索四大核心模块 , 令企业报告自动生成的撰写效率提升 2.5 倍、智能审单的审核时长缩短 2/3、BI 分析环节的数据查询速度提升 5 倍、客服辅助环节的人工查询时间缩短 3 秒 / 通 , 全面提升银行业的智能化运营能力。

业界专家指出 , 中小银行保险机构若能全面用好 AI 大模型推进数字化转型 , 持续创新产品服务与提升用户体验 , 有望走出一条差异化、特色化的发展局面。对金融科技平台而言 , 这也是前景广阔的业务发展新机遇。未来 , 金融科技平台需持续深化 AI 大模型技术在金融行业的应用 , 与更多金融机构等合作伙伴探索智能金融新模式 , 为银行保险行业数智化发展提供更强的支持。